Интервью
Стивен ДеАнджелис, основатель и генеральный директор Enterra Solutions – серия интервью
Стивен ДеАнджелис является основателем и генеральным директором Энтерра Солюшнс, первая компания, применившая технологию автономного принятия решенийTM (ОБЪЯВЛЕНИЯ®) технологии для комплексной оптимизации цепочки создания стоимости, принятия решений, а также комплексных исследований и разработок для предприятий.
Стивен Ф. ДеАнджелис — международно признанный эксперт в области искусственного интеллекта и передовой аналитики, а также их применения для обеспечения конкурентоспособности, устойчивости и безопасности коммерческих предприятий и государственных учреждений. Г-н ДеАнджелис — обладатель патента, пионер технологий и предприниматель. Его карьера находится на стыке международных отношений, бизнеса, правительства и научных кругов. Он привносит в свои компании уникальный взгляд и глубокий опыт.
Не могли бы вы рассказать историю создания Enterra Solutions?
Компания Enterra возникла как подрядчик правительства США. Компания Enterra разработала и внедрила модели устойчивости предприятий (системная конкурентоспособность, риски и производительность, основанные на данных) для правительственных учреждений США. Выполняя эту работу, Enterra разработала свою передовую практику, методологию управления устойчивостью предприятия и модель зрелости в рамках соглашений о совместных исследованиях и разработках с финансируемыми из федерального бюджета агентствами США по исследованиям и разработкам.
Чтобы повысить конкурентоспособность и устойчивость технологий, Enterra начала работу в области искусственного интеллекта и прикладной математики в начале 2000-х годов. К середине 2000-х годов компания начала совмещать работу в государственном секторе с передовыми теоретическими и экспериментальными научными исследованиями – эта работа продолжается и сегодня. Академические исследования Enterra — это двустороннее сотрудничество, которое знакомит нашу компанию и сотрудников с некоторыми из самых передовых и сложных искусственных интеллектов, математических методов и практик, а также создает глубокую сеть и набор связей с некоторыми из ведущих людей и выдающихся мыслителей в области когнитивных технологий. приложения для науки и устойчивости.
Enterra использовала научно-технические знания, полученные в результате своей работы в правительстве и академических кругах, чтобы переосмыслить аналитику больших данных в коммерческом секторе. Результатом стало создание платформы Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) и генеративного искусственного интеллекта, а также набора расширяющих цепочку создания стоимости. бизнес-приложения, которые объединяются, чтобы создать первую в своем роде интеллектуальную систему. Система интеллекта Enterra выполняет автономную сквозную оптимизацию, планирование и исполнение, находясь на вершине многочисленных транзакционных систем записи/взаимодействия в рамках маркетинга, продаж, цепочки поставок и корпоративной стратегии, а также координируя решения и действия, которые помогают компании. повысить конкурентоспособность и устойчивость и достичь своих бизнес-целей.
Объединив запатентованную технологию Enterra с организационными знаниями и практиками, Enterra предвидит рыночные изменения систематически и со скоростью рынка, превращая предприятия в автономные интеллектуальные предприятия.
Enterra Solutions предлагает автономную науку принятия решений. Что это конкретно и как она оптимизирует бизнес-решения?
Autonomous Decision Science® (ADS®) компании Enterra — это технологическая платформа, лежащая в основе интеллектуальной системы Enterra™. Технологическая платформа Enterra ADS объединяет три ранее разрозненные технологии:
- Семантическое мышление и искусственный интеллект на основе векторной символической логики что позволяет рассуждать, принимать решения и учиться по-человечески. Эта уникальная возможность сочетает в себе здравый смысл и отраслевые знания с логическими выводами для создания системы, которая может принимать решения с помощью тонких, человеческих рассуждений, а затем учиться на основе результатов.
- Glass-Box, объяснительное, прозрачное машинное обучение в форме собственной машины обучения представлению (RLM). Основой RLM является многомерная математика и функциональный анализ. RLM однозначно идентифицирует функцию, которая описывает комбинацию и вклад переменных в набор данных, описывающих наблюдаемые эффекты посредством нескольких уровней взаимодействия с высокой степенью точности. Это классифицируется как объяснительный алгоритм «стеклянного ящика», который генерирует Функция, выходные данные которых видны, в отличие от алгоритмов «черного ящика», которые просто генерируют шаблоны, но не предлагают никакого поясняющего описания динамики системы/набора данных и не имеют какого-либо существенного «понимания» того, что означает шаблон.
- Нелинейная оптимизация на основе ограничений возможность, которая включает формулу, полученную из RLM, а также ограничения семантического рассуждения и логику, для выполнения быстрой оптимизации, отражающей сложные многомерные соображения реального мира, для получения весьма действенных рекомендаций. Эта возможность разрушает барьер размерности, связанный с линейными моделями.
Уникальное сочетание этих методов позволило Enterra предоставить клиентам значительно дифференцированные возможности и создало хорошо защищенную пропасть в конкурентной среде – как с крупными технологическими платформами искусственного интеллекта, так и с игроками на точечных решениях.
Примерно год назад на сайте «Подкаст «Внимание к искусственному интеллекту»«Вы обсуждали, что старомодный ИИ продолжает оставаться мощным инструментом. Изменились ли ваши взгляды на этот вопрос и какие традиционные алгоритмы машинного обучения до сих пор используются в Enterra Solutions?
Наука аддитивна с точки зрения поколений, а это означает, что одно поколение наслаивает возможности на инновации предыдущего поколения, создавая новые возможности. Enterra постоянно внедряет инновации и творчески развивает свои технологии. Как упоминалось выше, компания Enterra создала платформу Enterra Autonomous Decision Science® (ADS®) и генеративного искусственного интеллекта, которая представляет собой ансамбль человеческого мышления и возможностей GenAI, сверхсовременного многомерного объяснительного машинного обучения с нестандартными технологиями. линейные механизмы оптимизации на основе ограничений. Мы объединили эти ранее разрозненные технологии на одной платформе и тем самым смогли раскрыть ранее нереализуемые аналитические возможности и смягчить недостатки любой отдельной технологии.
Как Enterra Solutions интегрировала генеративный искусственный интеллект в свои решения?
Хотя многие организации все еще находятся на этапе открытия и тестирования генеративного искусственного интеллекта, Enterra Solutions и наши клиенты уже более десяти лет пользуются его мощными возможностями. Компонент искусственного интеллекта платформы Enterra будет уникальным образом изучать экологические причины успеха или неудачи рекомендаций и сохранять это знание в своих базах знаний онтологий и генеративного искусственного интеллекта. Enterra по запросу клиента разработает специальную базу знаний GenAI, представляющую стратегии, тактику, бизнес-логику своих клиентов, а также способы работы и победы; обеспечивая при этом обновленную логику и настройку ограничений для функций оптимизации в функциональных компонентах интеллектуальной системы Enterra.
Галлюцинации — одна из основных проблем генеративного искусственного интеллекта. Как Enterra Solutions преодолевает эти ограничения?
Генеративный ИИ может автоматизировать большинство рабочих процессов, но, поскольку он не проверен, его надежность сомнительна. Эту проблему можно решить, используя технологию ADS, которая может подключаться к большим языковым моделям (LLM), рассуждать и математически триангулировать знания для проверки их эффективности. Используя ADS для обеспечения достоверной объяснимости и практической реализации идей и рекомендаций, можно укрепить доверие.
С 2015 по 2019 год вы были членом консультативного совета Центра этики и преобразующих ценностей Далай-ламы Массачусетского технологического института. Как это повлияло на ваши ценности в сфере бизнеса и искусственного интеллекта?
Что ж, если кто-то связан с Центром Далай-ламы, вы не можете не думать о лидерстве и этике как об одном и том же. Когда вы занимаетесь бизнесом, вы очень быстро учитесь тому, что принимаете тысячи решений в год. Некоторые из них незначительны, некоторые являются обычными или процедурными, а некоторые являются важными или значимыми решениями. Я надеюсь, что я научился принимать решения, руководствуясь этическими соображениями, изначально заложенными в моей логике – поистине полярной звездой и параметрами для осознанного принятия решений. Эта концепция также отражается в том, как мы создаем алгоритмы и программное обеспечение, и в конечном итоге отражается в том, как мы управляем нашей организацией.
Часто лидеры бизнеса и искусственного интеллекта, такие как Джеффри Хинтон, обеспокоены будущими потенциальными проблемами искусственного интеллекта, и особенно AGI. Что вы думаете по этому поводу?
Некоторые из опасений Джеффри Хинтона связаны с возможным злоупотреблением и скоростью внедрения ИИ. Это справедливые замечания, поскольку многие компании пытаются внедрить ИИ в свою бизнес-практику, предварительно не понимая, какие проблемы они пытаются решить. ИИ не решает все проблемы, и его не следует рассматривать как универсальное решение всех бизнес-задач. Крайне важно, чтобы компании начали с постановки проблемы под руководством бизнеса, прежде чем искать жизнеспособные решения. Как только вы поймете проблему, которую пытаетесь решить, вы сможете понять стратегическую целесообразность и техническую осуществимость использования передовых технологий, таких как искусственный интеллект.
Вы серийный предприниматель и успешно запустили несколько предприятий в различных областях. Что побуждает вас к инновациям?
В конце концов, я скорее творческий человек, постоянно обучающийся на протяжении всей жизни, и интеллектуально любопытный бизнесмен, чем администратор. Сочетание непрерывного обучения и интеллектуальной любознательности в сочетании с рвением предпринимателя к созданию нового бизнеса стимулирует инновации и создание продуктов и услуг для заполнения выявленных рыночных пробелов. Желание работать с отличными командами людей и «конкурировать и побеждать», создавая акционерную стоимость, — вот что побуждает меня к инновациям.
Каким вы видите будущее ИИ?
Несмотря на призму использования ИИ в B2B-приложениях ближайшего будущего, я считаю, что ИИ обеспечит практическое автономное принятие решений в ближайшем будущем в крупномасштабных бизнес-приложениях. Эти возможности будут управляться человекоподобными интеллектуальными агентами, которые дополняют процесс принятия решений человеком с помощью искусственного интеллекта или искусственного суперинтеллекта, ориентированного на масштабные и разрушительные сценарии использования. Такие приложения, как сквозная оптимизация цепочки создания стоимости и принятие решений для глобальных корпораций в разных отраслях промышленности, а также сбои в разработке и разработке лекарств, а также клинические испытания, преобразуют жизнь большинства людей на планете.
Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить Энтерра Солюшнс.
